개인 MCP 서버

대장간 배지

개인 건강 및 웰빙 추적을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다. 이 서버는 운동, 영양, 일지 항목 추적을 위한 도구와 리소스를 제공하며, 클로드(Claude) 통합을 통한 AI 지원 분석 기능도 제공합니다.

특징

운동 추적

운동, 세트, 반복 횟수를 기록하세요
인지된 노력과 운동 후 감정을 추적하세요
재활을 고려하여 안전한 훈련 중량을 계산하세요
과거 운동 분석
어깨 재활 지원
RPE 기반 부하 관리

영양 관리

식사 기록 및 개별 식품 항목 기록
단백질과 칼로리 섭취량을 추적하세요
배고픔과 만족도를 모니터링하세요
일일 영양 목표 및 진행 상황
운동 전/후 영양 추적
식사 시간 분석

저널 시스템

기분과 에너지 추적이 가능한 일일 항목
수면 질 및 스트레스 수준 모니터링
태그 기반 조직
추세 분석 및 통찰력
운동, 영양, 웰빙 간의 상관관계 분석
기분과 에너지 수준의 패턴 인식

Related MCP server: MCP Personal Assistant Agent

설치

Smithery를 통해 설치

Smithery 를 통해 Claude Desktop용 Personal Health Tracker를 자동으로 설치하려면:

지엑스피1

필수 조건

Python 3.10 이상
pip 또는 uv 패키지 관리자

pip 사용하기

pip install -e .

개발 설치

git clone https://github.com/yourusername/personal-mcp.git
cd personal-mcp
uv pip install -e ".[dev]"

용법

기본 서버

기본 설정으로 서버를 실행합니다.

personal-mcp run

개발 모드

개발을 위해 핫 리로딩을 실행하세요:

personal-mcp dev

MCP 검사관

MCP 검사기로 디버깅:

personal-mcp inspect

Claude 데스크톱 통합

Claude Desktop에 설치:

personal-mcp install --claude-desktop

구성 옵션

personal-mcp --help

사용 가능한 옵션:

--name : 서버 이름을 설정합니다(기본값: "개인 비서")
--db-path : 데이터베이스 위치 지정
--dev : 개발 모드 활성화
--inspect : MCP Inspector로 실행
-v, --verbose : 자세한 로깅을 활성화합니다.

MCP 도구

운동 도구

# Log a workout
workout = {
    "date": "2024-01-07",
    "exercises": [
        {
            "name": "Bench Press",
            "sets": [
                {"weight": 135, "reps": 10, "rpe": 7}
            ]
        }
    ],
    "perceived_effort": 8
}

# Calculate training weights
params = {
    "exercise": "Bench Press",
    "base_weight": 200,
    "days_since_surgery": 90,
    "recent_pain_level": 2,
    "recent_rpe": 7
}

영양 도구

# Log a meal
meal = {
    "meal_type": "lunch",
    "foods": [
        {
            "name": "Chicken Breast",
            "amount": 200,
            "unit": "g",
            "protein": 46,
            "calories": 330
        }
    ],
    "hunger_level": 7,
    "satisfaction_level": 8
}

# Check nutrition targets
targets = await mcp.call_tool("check_nutrition_targets", {"date": "2024-01-07"})

저널 도구

# Create a journal entry
entry = {
    "entry_type": "daily",
    "content": "Great workout today...",
    "mood": 8,
    "energy": 7,
    "sleep_quality": 8,
    "stress_level": 3,
    "tags": ["workout", "recovery"]
}

# Analyze entries
analysis = await mcp.call_tool("analyze_journal_entries", {
    "start_date": "2024-01-01",
    "end_date": "2024-01-07"
})

개발

테스트 실행

# Run all tests
pytest

# Run with coverage
pytest --cov=personal_mcp

# Run specific test file
pytest tests/test_database.py

코드 품질

# Format code
black src/personal_mcp

# Lint code
ruff check src/personal_mcp

# Type checking
mypy src/personal_mcp

프로젝트 구조

personal-mcp/
├── src/
│   └── personal_mcp/
│       ├── tools/
│       │   ├── workout.py
│       │   ├── nutrition.py
│       │   └── journal.py
│       ├── database.py
│       ├── models.py
│       ├── resources.py
│       ├── prompts.py
│       └── server.py
├── tests/
│   ├── test_database.py
│   ├── test_server.py
│   └── test_cli.py
├── pyproject.toml
└── mcp.json

기여하다

저장소를 포크하세요
기능 브랜치 생성
변경 사항을 커밋하세요
지점으로 밀어 넣기
풀 리퀘스트 만들기

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

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